我想知道YOLO (任何版本,特别是具有准确性的版本,而不是速度)是否可以对文本数据进行培训。我要做的是在文本图像中找到任何方程都存在的区域,。
例如,我想在中找到两个感兴趣的灰色区域,这样我就可以概述并最终分别裁剪方程。
我问这个问题是因为:First of all I还没有找到用于文本数据的YOLO。第二,我们如何定制低分辨率不像(416,416),因为所有的图像要么是裁剪或水平主要以(W=2H)格式。
我已经实现了YOLO-V3版本的文本数据,但使用的OpenCv,基本上是为CPU。我想从无到有地训练这个模特。
请帮帮忙。任何一个Keras,Tensorflow或PyTorch都可以。
我想训练一个机器学习模型来学习和提取文本文档中的合法引用模式。我可以使用的最佳算法是什么?我的训练数据样本法律引用集看起来像,
sample set:
Brill v. Guardian Life Ins. Co. of America, 142 N.J. 520, 529 (1995)
Della v. Guard Lifal Ins. Co. of SA, 142 N.J. 420, 549 (2011)
Heljon Mgmt. Corp. v. DiLeo, 55 N.J. Super. 306, 312-13 (No Citations. This
我正在考虑将我的状态管理层迁移到使用Map而不是使用标准对象。 据我所知,Map实际上是一个哈希表,而对象在幕后使用hidden classes。通常建议,在可能动态添加或删除属性的情况下,使用Map会更有效。 我设置了一个小测试,令我惊讶的是,在Object版本中访问值的速度更快。 https://jsfiddle.net/mfbx9da4/rk4hocwa/20/ ? article also mentions fast and slow properties。也许我的test1代码示例如此快的原因是因为它使用了快速的属性?这似乎不太可能,因为该对象有100,000个关键点。如何
我正在尝试使用只有340个条目的map的PagingPredicate。对于使用pageSize=15的第一页,检索结果大约需要15毫秒,而对于最后一页,检索结果需要250毫秒。这是正常结果吗?
代码示例:
public List<NaturalPerson> getNaturalPersonByNameAndUser(String name, User user, int offset, int limit) {
final PagingPredicate pagingPredicate = new PagingPredicate(new Natural
仅仅是学习Python中的RegEx,就被困在了这个例子中:
str = '''
Here are some order bullets:
i. Foo
ii. Bar
iii. Baz
iv. YOLO
...
x. LOL
'''
我该如何做到这一点:
str = '''
Here are some order bullets:
- i. Foo
- ii. Bar
- iii. Baz
- iv. YOLO
...
- x. LOL
'''
我需要完成这段代码来编写一个方法,该方法采用一个工厂方法,该方法返回一个对象,并确定该对象是否为单例instance.This,用于练习我正在学习的关于设计模式的课程。之前的所有练习都是关于实现模式的,但这次是关于测试的,我不知道如何测试。我尝试创建另一个实例并检查哈希代码是否相同,但我不知道如何使用该函数创建另一个实例。
public class SingletonTester
{
public static bool IsSingleton(Func<object> func)
{
// todo
}
}
对于在react组件中放置函数的位置有偏好吗?我还在学习react,所以我只是想找出最佳实践。
class Content extends React.Component {
/// Whats the difference between putting functions here such as
Hello(){
}
render(){
/// or here
Hello(){
}
return()(
<div>blah blah </div>
)
}
}